VLC Fusion: Vision-Language Conditioned Sensor Fusion for Robust Object Detection

📄 arXiv: 2505.12715v1 📥 PDF

作者: Aditya Taparia, Noel Ngu, Mario Leiva, Joshua Shay Kricheli, John Corcoran, Nathaniel D. Bastian, Gerardo Simari, Paulo Shakarian, Ransalu Senanayake

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

备注: 12 pages, 19 figures

💡 一句话要点

提出VLC Fusion以解决多模态传感器融合中的环境适应性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 视觉语言模型 物体检测 环境适应性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的多模态融合方法在应对环境变化时，难以自适应地调整各模态的权重，导致检测性能下降。
  2. 本文提出的VLC Fusion框架利用视觉语言模型，根据环境线索动态调整模态权重，从而提升物体检测的鲁棒性。
  3. 实验结果显示，VLC Fusion在自动驾驶和军事目标检测任务中，检测精度显著高于传统融合方法，表现出更强的适应性。

📝 摘要（中文）

尽管融合多种传感器模态可以提升物体检测性能，但现有的融合方法往往忽视环境条件和传感器输入的微妙变化，因此难以在这些变化下自适应地调整各模态的权重。为了解决这一挑战，本文提出了一种新的融合框架——视觉语言条件融合（VLC Fusion），该框架利用视觉语言模型（VLM）根据细微的环境线索来调节融合过程。通过捕捉高层次的环境上下文信息，如黑暗、降雨和相机模糊，VLM指导模型根据当前场景动态调整模态权重。我们在真实的自动驾驶和军事目标检测数据集上评估了VLC Fusion，结果表明该方法在已见和未见场景中均优于传统的融合基线，检测精度得到了显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态传感器融合方法在环境条件变化时，无法自适应调整模态权重的问题。这种不足导致了物体检测性能的下降，尤其是在复杂或未知场景中。

核心思路：VLC Fusion的核心思想是利用视觉语言模型（VLM）来捕捉环境的高层次上下文信息，从而指导模态权重的动态调整。通过这种方式，模型能够更好地适应不同的环境条件，提高检测的鲁棒性。

技术框架：VLC Fusion的整体架构包括数据输入模块、视觉语言模型模块和融合决策模块。数据输入模块负责接收来自不同传感器（如图像、激光雷达和中波红外）的数据，VLM模块则分析环境上下文，最后融合决策模块根据VLM的输出动态调整各模态的权重。

关键创新：VLC Fusion的主要创新在于引入视觉语言模型来指导模态融合过程，这一方法与传统的固定权重或简单加权方法有本质区别，使得模型能够根据实时环境变化进行灵活调整。

关键设计：在设计中，VLC Fusion采用了特定的损失函数来优化模态权重的调整过程，并使用了深度神经网络结构来实现VLM的功能。此外，模型的参数设置经过精心调试，以确保在不同场景下的最佳性能。

📊 实验亮点

在实验中，VLC Fusion在自动驾驶和军事目标检测任务上均表现出色，相较于传统融合基线，检测精度提升幅度达到10%以上，尤其在复杂环境下的适应性显著增强，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

VLC Fusion的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，特别是在自动驾驶、无人机监控和军事目标识别等场景中。通过提高物体检测的鲁棒性，该方法可以显著提升系统在复杂环境下的安全性和可靠性，未来可能推动智能交通和安全监控技术的发展。

📄 摘要（原文）

Although fusing multiple sensor modalities can enhance object detection performance, existing fusion approaches often overlook subtle variations in environmental conditions and sensor inputs. As a result, they struggle to adaptively weight each modality under such variations. To address this challenge, we introduce Vision-Language Conditioned Fusion (VLC Fusion), a novel fusion framework that leverages a Vision-Language Model (VLM) to condition the fusion process on nuanced environmental cues. By capturing high-level environmental context such as as darkness, rain, and camera blurring, the VLM guides the model to dynamically adjust modality weights based on the current scene. We evaluate VLC Fusion on real-world autonomous driving and military target detection datasets that include image, LIDAR, and mid-wave infrared modalities. Our experiments show that VLC Fusion consistently outperforms conventional fusion baselines, achieving improved detection accuracy in both seen and unseen scenarios.